Modelloptimering

Kärnor och runtime för er modell

• Anpassade och sammanslagna GPU-kärnor i Triton, CUDA/CUTLASS eller ROCm där mätningen motiverar det.
• Välj attention- och matriskärnor efter modellens former, precision, kontext och hårdvara.
• Kompilering och CUDA graphs kan minska upprepade kärnstartkostnader.
• Justera parallellism, batchgränser, minne och servingmotorns inställningar.

Mindre modell, prövad kvalitet

• Kvantisering lagrar vikter med lägre precision. Runtime- och hårdvarustöd samt kvalitetskrav avgör format.
• Jämför mindre eller destillerade modeller med originalet på representativa anrop.
• Minnesbilden är schematisk, inte skalenlig.

Mer från samma hårdvara

• Cachelagra återkommande svar och mellanresultat utifrån giltighet och repetitionsmönster.
• Samplacera modeller efter uppmätt minne och last när de inte behöver hela GPU:n.
• Behåll isolering mellan modellerna och mät vad delningen innebär.

En ändring i taget

• Mät baslinje: median, p95, genomströmning, resursanvändning, kostnad per anrop och kvalitet.
• Bestäm godtagbar kvalitet, svarstid och genomströmning före ändring.
• Ändra en sak och mät före och efter med samma last och data.
• Behåll bara ändringar som möter kraven, annars återgå. Dokumentera beslutet.

Mätningarna stannar hos er

• Testdata, mätskript, baslinje, före- och efterresultat och beslutslogg.
• Kärnor, runtime, kvantisering och GPU-allokering som kod i ert repo.
• Teamet mäter en ny modellversion, jämför med krav och återgår vid otillräckligt resultat.

Relaterade tjänster